Самособирающимся пептидным нанотрубкам найдут применение для адресной доставки лекарств
Ученые Института математических проблем биологии РАН (Пущино) провели компьютерное исследование структурных и физических свойств самоорганизующихся пептидных нанотрубок на основе дипептида дифениланина. Полученные данные будут полезны для создания на основе пептидных нанотрубок капсул адресной доставки фармацевтических препаратов и лекарств.
Пептиды — это молекулы, представляющие собой цепочки из аминокислот. Еще в 1960-х годах Брюс Меррифилд с коллегами создал метод синтеза пептидов, за что позже получил Нобелевскую премию по химии. Пептидные нанотрубки из дифенилаланина, своеобразные аналоги углеродных нанотрубок, последнее время находятся в центре внимания многих исследователей из-за своих особенных механических, оптических и электрических свойств.
Очень интересным свойством является способность аминокислот и коротких пептидов самостоятельно организовываться в разнообразные сложные биомолекулярные наноструктуры. Во время самосборки молекулы закручиваются в правую или левую сторону, в зависимости от исходных блоков аминокислот. Самособранные пептидные дифенилаланиновые нанотрубки могут применяться при адресной доставке лекарств. При этом их биологическая активность может быть совершенно различной, поскольку «правые» и «левые» лекарства, взаимодействуя с соответствующими молекулами в организме, например с ферментами, могут действовать по-разному. В результате несоответствия хиральности терапевтическое действие может в лучшем случае отсутствовать, а в худшем — дать нежелательные побочные эффекты вплоть до летального исхода. Поэтому контроль хиральности тут становится существенным фактором. Кроме экспериментальных методов, для правильного контроля самосборки молекулярных структур необходимым и важным является также и компьютерное моделирование процессов.
«Метод визуально-дифференциального анализа позволяет рассмотреть процесс изнутри структуры. Наблюдатель как будто находится в центре нанотрубки и видит, как атомы перемещаются относительно центральной оси сложной молекулы. Но самым интересным в нашем методе, пожалуй, является трансформация сложной структурной информации — ключевой в функционировании биомакромолекул — в наглядную карту, где всё видно как на ладони. Мы с помощью нашего метода исследовали поведение и взаимодействие разных биологических молекул. В данном случае это были дифенилаланиновые нанотрубки с водой», — говорит научный сотрудник отдела перспективных информационных технологий ИМПБ РАН Сергей Филиппов.
Наложение трех гипсометрических карт: внутренней поверхности канала нанотрубки (бирюзовой), внешней поверхности молекул воды в исходном состоянии (до оптимизации / пурпурной) и, наконец, желтым цветом показан рельеф внешней поверхности оптимизированной воды. © Сергей Филиппов
Для анализа структурных особенностей ученые ИМПБ использовали разработанный ими уникальный метод визуально-дифференциального анализа (ВДА). Этот метод компьютерного моделирования и исследования основан на построении проекций поверхностей макромолекулярных структур.
Ученые сначала рассмотрели право- и левоспиральные нанотрубки с пустой внутренней полостью, их самоорганизацию и свойства. Но, поскольку пептидные нанотрубки выращивают в воде, вторым этапом было моделирование взаимодействия структур с водой. Впервые было рассчитано оптимальное количество молекул воды внутри полости трубки. Оказалось, что спиральная нанотрубка выстраивает внутри себя молекулы воды также в определенные спиральные структуры. Этот процесс индуцируется внутри нанотрубок значительным электрическим полем, создаваемым сильно ориентированными дипольными моментами дипептидов. Кластеры воды, находящиеся внутри, тоже поляризуются и приобретают высокий дипольный момент. То есть нанотрубка действует как оператор (модулятор) на воду, создавая упорядоченную структуру. Это происходит как в право-, так и в левоспиральных нанотрубках, но разными способами в соответствии с их различной внутренней структурой и хиральностью. В результате кластеры воды закручиваются тоже либо в правую, либо в левую сторону.
Работа опубликована в Journal of Molecular Modeling.
